1.本技术涉及服务质检技术领域，尤其涉及一种语音客服质检方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.为提升客户服务满意度，通常会有专门的客服人员与用户交互，进行售前、售中或售后服务，如提供咨询服务、产品的质量保修服务、产品的使用反馈等。目前，根据与用户沟通媒介的不同，客服可以分为两类：一种是文字客服，一种是语音客服。语音客服主要包括以电话或在线语音的形式进行的客户服务。
3.为了保证语音客服的服务质量，现有通常通过人工抽检的方式进行质检，例如质检员每个月随机抽查客服人员的部分通话录音，用于评价其本月的服务质量。
4.然而，上述质检方式会消耗较大的人力物力及时间。而且由于是抽查，无法保障考核的全面性。另外由于质检员不同，还可能存在一定主观判断，降低了考核的准确性。


技术实现要素：

5.为解决现有技术中存在的问题，本技术提供一种语音客服质检方法、装置、设备及存储介质。
6.第一方面，本技术提供一种语音客服质检方法，该方法包括如下步骤：
7.获取待质检语音文件，所述待质检语音文件包括用户和客服人员的语音对话；
8.对所述语音对话进行情感分析，确定所述客服人员的情感态度参数和所述用户的情感态度参数；
9.基于所述语音对话识别所述用户的意图，并根据所述用户的意图对应的目标操作流程和所述客服人员的操作记录，确定所述客服人员的操作流程参数；
10.若所述语音对话包括预设问题，则根据所述客服人员对所述预设问题的回答和预存的所述预设问题对应的回答，确定所述客服人员的问题答复参数；
11.根据所述客服人员的情感态度参数、所述用户的情感态度参数、所述操作流程参数和所述问题答复参数，确定所述待质检语音文件的质检结果。
12.在一种可能的实现方式中，所述对所述语音对话进行情感分析，确定所述客服人员的情感态度参数和所述用户的情感态度参数，包括：
13.对所述语音对话中的每句对话进行分析，获得所述每句对话的情感标签，所述情感标签包括积极标签或消极标签；
14.根据所述每句对话的情感标签，确定所述客服人员的情感态度参数和所述用户的情感态度参数。
15.在一种可能的实现方式中，所述基于所述语音对话识别所述用户的意图，包括：
16.根据所述语音对话，确定所述语音对话中的每句对话，以及与所述每句对话对应的上下文；
17.根据所述每句对话，以及与所述每句对话对应的上下文，识别所述用户的意图。
18.在一种可能的实现方式中，在所述根据所述用户的意图对应的目标操作流程和所述客服人员的操作记录，确定所述客服人员的操作流程参数之前，还包括：
19.获取预存的用户意图与操作流程的对应关系；
20.根据所述对应关系，判断是否有与所述用户的意图对应的目标操作流程；
21.若判断有与所述用户的意图对应的目标操作流程，则获取与所述用户的意图对应的目标操作流程。
22.在一种可能的实现方式中，所述根据所述用户的意图对应的目标操作流程和所述客服人员的操作记录，确定所述客服人员的操作流程参数，包括：
23.计算所述用户的意图对应的目标操作流程和所述客服人员的操作记录的重合度；
24.根据所述重合度，确定所述客服人员的操作流程参数。
25.在一种可能的实现方式中，所述根据所述客服人员的情感态度参数、所述用户的情感态度参数、所述操作流程参数和所述问题答复参数，确定所述待质检语音文件的质检结果，包括：
26.获得所述客服人员的情感态度参数对应的第一权重，所述用户的情感态度参数对应的第二权重，所述操作流程参数对应的第三权重，以及所述问题答复参数对应的第四权重；
27.计算所述客服人员的情感态度参数与所述第一权重的第一乘积，所述用户的情感态度参数与所述第二权重的第一乘积的第二乘积，所述操作流程参数与所述第三权重的第三乘积，以及所述问题答复参数与所述第四权重的第四乘积；
28.根据所述第一乘积、所述第二乘积、所述第三乘积和所述第四乘积，确定所述待质检语音文件的质检结果。
29.在一种可能的实现方式中，在所述获取待质检语音文件之后，还包括：
30.对所述语音对话进行语音识别；
31.根据语音识别结果，判断所述语音对话的开始语句是否包括第一预设语句，且所述语音对话的结束语句是否包括第二预设语句；
32.根据判断结果，确定所述客服人员的规范用语参数；
33.所述根据所述客服人员的情感态度参数、所述用户的情感态度参数、所述操作流程参数和所述问题答复参数，确定所述待质检语音文件的质检结果，包括：
34.根据所述规范用语参数、所述客服人员的情感态度参数、所述用户的情感态度参数、所述操作流程参数和所述问题答复参数，确定所述待质检语音文件的质检结果。
35.第二方面，本技术提供一种语音客服质检装置，所述装置包括：
36.获取模块，用语获取待质检语音文件，所述待质检语音文件包括用户和客服人员的语音对话；
37.第一确定模块，用于对所述语音对话进行情感分析，确定所述客服人员的情感态度参数和所述用户的情感态度参数；
38.第二确定模块，用于对基于所述语音对话识别所述用户的意图，并根据所述用户的意图对应的目标操作流程和所述客服人员的操作记录，确定所述客服人员的操作流程参数；
39.第三确定模块，用于对若所述语音对话包括预设问题，则根据所述客服人员对所述预设问题的回答和预存的所述预设问题对应的回答，确定所述客服人员的问题答复参数；
40.第四确定模块，用于根据所述客服人员的情感态度参数、所述用户的情感态度参数、所述操作流程参数和所述问题答复参数，确定所述待质检语音文件的质检结果。
41.在一种可能的实现方式中，所述第一确定模块，具体用于：
42.对所述语音对话中的每句对话进行分析，获得所述每句对话的情感标签，所述情感标签包括积极标签或消极标签；
43.根据所述每句对话的情感标签，确定所述客服人员的情感态度参数和所述用户的情感态度参数。
44.在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，具体用于：
45.根据所述语音对话，确定所述语音对话中的每句对话，以及与所述每句对话对应的上下文；
46.根据所述每句对话，以及与所述每句对话对应的上下文，识别所述用户的意图。
47.在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，还用于：
48.获取预存的用户意图与操作流程的对应关系；
49.根据所述对应关系，判断是否有与所述用户的意图对应的目标操作流程；
50.若判断有与所述用户的意图对应的目标操作流程，则获取与所述用户的意图对应的目标操作流程。
51.在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，具体用于：
52.计算所述用户的意图对应的目标操作流程和所述客服人员的操作记录的重合度；
53.根据所述重合度，确定所述客服人员的操作流程参数。
54.在一种可能的实现方式中，所述第四确定模块，具体用于：
55.获得所述客服人员的情感态度参数对应的第一权重，所述用户的情感态度参数对应的第二权重，所述操作流程参数对应的第三权重，以及所述问题答复参数对应的第四权重；
56.计算所述客服人员的情感态度参数与所述第一权重的第一乘积，所述用户的情感态度参数与所述第二权重的第一乘积的第二乘积，所述操作流程参数与所述第三权重的第三乘积，以及所述问题答复参数与所述第四权重的第四乘积；
57.根据所述第一乘积、所述第二乘积、所述第三乘积和所述第四乘积，确定所述待质检语音文件的质检结果。
58.在一种可能的实现方式中，还包括第五确定模块，用于在所述获取模块获取待质检语音文件之后，对所述语音对话进行语音识别；
59.根据语音识别结果，判断所述语音对话的开始语句是否包括第一预设语句，且所述语音对话的结束语句是否包括第二预设语句；
60.根据判断结果，确定所述客服人员的规范用语参数；
61.所述第四确定模块，具体用于：
62.根据所述规范用语参数、所述客服人员的情感态度参数、所述用户的情感态度参数、所述操作流程参数和所述问题答复参数，确定所述待质检语音文件的质检结果。
63.第三方面，本技术提供一种语音客服质检设备，包括：
64.处理器；
65.存储器；以及
66.计算机程序；
67.其中，所述计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述处理器执行，所述计算机程序包括用于执行如第一方面所述的方法的指令。
68.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序使得服务器执行第一方面所述的方法。
69.第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行第一方面所述的方法。
70.本技术提供的语音客服质检方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取待质检语音文件，该文件包括用户和客服人员的语音对话，进而，对该语音对话进行情感分析，确定客服人员和用户的情感态度参数，并基于上述语音对话识别用户的意图，根据该意图对应的目标操作流程和客服人员的操作记录，确定客服人员的操作流程参数，还根据客服人员对预设问题的回答和预存的预设问题对应的回答，确定客服人员的问题答复参数，从而，根据上述情感态度参数、操作流程参数和问题答复参数，确定上述待质检语音文件的质检结果。即本技术采用情感分析技术、意图识别技术、自然语音处理技术，对客服人员与用户对话过程中的情感态度，客服人员对系统的操作流程，回答内容的准确性进行分析，实现客服坐席的智能化质检，减少了质检员对客服人员抽检的工作量，而且本技术综合考量了语音对话的多项数据指标，丰富考核指标，保障考核全面性，同时避免了考核的主观性，提升考核的准确性。
附图说明
71.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
72.图1为本技术实施例提供的语音客服质检系统架构示意图；
73.图2为本技术实施例提供的一种语音客服质检方法的流程示意图；
74.图3为本技术实施例提供的另一种语音客服质检方法的流程示意图；
75.图4为本技术实施例提供的一种语音客服质检示意图；
76.图5为本技术实施例提供的一种语音客服质检装置的结构示意图；
77.图6为本技术实施例提供的另一种语音客服质检装置的结构示意图；
78.图7a为本技术提供的一种语音客服质检设备的基本硬件架构示意图；
79.图7b为本技术提供的另一种语音客服质检设备的基本硬件架构示意图。
具体实施方式
80.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
81.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”及“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
82.现有的语音客服质检方式使用抽检的形式，例如一个月内，质检员随机抽查坐席人员的部分通话录音，进行打分，评价客服人员本月的服务质量。由于客服人员较多，每月对客服人员的质检工作量较大，而且由于是抽查，因此无法保证考核的全面性，另外考核人员带有一些主观判断，导致考核结果有误。
83.因此，本技术实施例提出一种语音客服质检方法，采用情感分析技术、意图识别技术、自然语音处理技术，对客服人员与用户对话过程中的情感态度，客服人员对系统的操作流程，回答内容的准确性进行分析，实现客服坐席的智能化质检，减少了质检员对客服人员抽检的工作量，而且本技术实施例综合考量了语音对话的多项数据指标，丰富考核指标，保障考核全面性，同时避免了考核的主观性，提升考核的准确性。
84.可选地，本技术提供的一种语音客服质检方法，可以适用于图1所示的语音客服质检系统架构示意图，如图1所示，该系统可以包括接收装置101、处理装置102和显示装置103中至少一种。
85.在具体实现过程中，接收装置101可以是输入/输出接口，也可以是通信接口，可以用于接收待质检语音文件，该文件包括用户和客服人员的语音对话。
86.处理装置102可以通过上述接收装置101获取上述语音对话，进而，采用情感分析技术、意图识别技术、自然语音处理技术，将各项传统质检内容变为可识别数据，通过确定客服人员与用户对话过程中的情感态度，并增加系统流程操作对比，坐席回答与标准回答对比的智能考核指标，实现了客服坐席的智能化质检，减少质检员对客服人员抽检的工作量，而且处理装置102综合考量了语音对话的多项数据指标，丰富考核指标，保障考核全面性，同时避免了考核的主观性，提升考核的准确性。
87.显示装置103可以用于对上述多项数据指标、质检结果等进行显示。
88.显示装置还可以是触摸显示屏，用于在显示的上述内容的同时接收用户指令，以实现与用户的交互。
89.应理解，上述处理装置可以通过处理器读取存储器中的指令并执行指令的方式实现，也可以通过芯片电路实现。
90.上述系统仅为一种示例性系统，具体实施时，可以根据应用需求设置。
91.可以理解的是，本技术实施例示意的结构并不构成对语音客服质检系统架构的具体限定。在本技术另一些可行的实施方式中，上述架构可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置，具体可根据实际应用场景确定，在此不做限制。图1所示的部件可以以硬件，软件，或软件与硬件的组合实现。
92.另外，本技术实施例描述的系统架构是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
93.下面以几个实施例为例对本技术的技术方案进行描述，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
94.图2为本技术实施例提供了一种语音客服质检方法的流程示意图，本实施例的执行主体可以为图1所示实施例中的处理装置，如图2所示，该方法可以包括：
95.s201：获取待质检语音文件，该待质检语音文件包括用户和客服人员的语音对话。
96.这里，上述待质检语音文件可以是需要考核的客服人员与用户的语音对话。其中，该对话可以包括上述客服人员分别与多个用户的语音对话，例如包括上述客服人员与用户a的语音对话，上述客服人员与用户b的语音对话，上述客服人员与用户c的语音对话等，从而，后续基于该多个对话对上述客服人员进行考核，解决了现有通过抽查进行质检存在无法保障考核全面性的问题。
97.s202：对上述语音对话进行情感分析，确定上述客服人员的情感态度参数和上述用户的情感态度参数。
98.示例性的，上述处理装置可以对上述语音对话中的每句对话进行分析，获得每句对话的情感标签，该情感标签包括积极标签或消极标签，进而，根据每句对话的情感标签，确定上述客服人员的情感态度参数和上述用户的情感态度参数。
99.其中，上述处理装置可以通过情感分析模型对上述语音对话中的每句对话进行分析，该情感分析模型输入语音对话，输出该语音对话中的每句话的情感标签。
100.这里，上述处理装置在获得上述每句对话的情感标签后，可以根据预存的情感标签与情感分数的对应关系，确定上述每句对话的情感标签对应的情感分数，从而，基于该情感分数确定上述客服人员的情感态度参数和上述用户的情感态度参数，例如上述处理装置计算上述客服人员的情感分数的相加之和，将该相加之和作为上述客服人员的情感态度参数。
101.其中，上述情感标签与情感分数的对应关系可以根据实际情况设置，例如积极标签对应的情感分数是+1，消极标签对应的情感分数是
‑
1。
102.s203：基于上述语音对话识别上述用户的意图，并根据上述用户的意图对应的目标操作流程和上述客服人员的操作记录，确定上述客服人员的操作流程参数。
103.这里，上述处理装置可以根据上述语音对话，确定上述语音对话中的每句对话，以及与每句对话对应的上下文，进而，根据上述每句对话，以及与每句对话对应的上下文，识别上述用户的意图。
104.其中，上述处理装置可以通过意图识别模型基于上述语音对话识别上述用户的意图，该意图识别模型输入语音对话中的每句对话，以及与每句对话对应的上下文，输出用户的意图。
105.示例性的，上述处理装置在识别上述用户的意图后，获取预存的用户意图与操作流程的对应关系，从而，根据该对应关系，判断是否有与上述用户的意图对应的目标操作流程。如果判断有与上述用户的意图对应的目标操作流程，则获取与上述用户的意图对应的
目标操作流程。如果判断没有与上述用户的意图对应的目标操作流程，则生成相应提示，以便相关人员及时进行相应处理。
106.其中，上述用户意图与操作流程的对应关系可以根据实际情况确定，例如由话务质检团队，按各种可能出现的用户意图制定出具体的系统操作流程(如用户意图是想咨询一下当前电话套餐详细情况，和是否有新的资费套餐，那么对应正确的操作流程应当是，客服人员点击知识库
‑
点击知识首页
‑
输入对应套餐
‑
点击查询按钮
‑
选择多媒体知识。)
107.这里，在上述如果判断没有与上述用户的意图对应的目标操作流程，则上述处理装置可以反馈信息至上述话务质检团队，由上述话务质检团队，对上述用户意图与操作流程的对应关系进行相应补充，以便满足更多应用需要。
108.另外，上述处理装置在获取与上述用户的意图对应的目标操作流程后，可以计算上述用户的意图对应的目标操作流程和上述客服人员的操作记录的重合度，进而，根据该重合度，确定上述客服人员的操作流程参数。
109.示例性的，上述处理装置可以预存上述用户的意图对应的目标操作流程和上述客服人员的操作记录的重合度与操作流程分数的对应关系，这样，在计算得到上述重合度后，上述处理装置可以基于上述对应关系，确定上述重合度对应的操作流程分数，根据该操作流程分数，确定上述客服人员的操作流程参数。
110.例如，上述用户的意图对应的目标操作流程和上述客服人员的操作记录的重合度90％
‑
100％，上述操作流程分数为10分，重合度80％
‑
90％，上述操作流程分数为9分等，以此类推，上述处理装置确定上述对应关系，进而，根据该对应关系，确定上述重合度对应的操作流程分数，从而，可以将该操作流程分数作为上述客服人员的操作流程参数。
111.s204：若上述语音对话包括预设问题，则根据上述客服人员对上述预设问题的回答和预存的上述预设问题对应的回答，确定上述客服人员的问题答复参数。
112.其中，上述预设问题可以根据实际情况设置，例如电话套餐类问题。上述处理器预存上述预设问题对应的回答，该回答为标准回答。
113.如果上述语音对话包括预设问题，上述处理装置可以计算上述客服人员对上述预设问题的回答和预存的上述预设问题对应的回答的重合度，进而，根据该重合度，确定上述客服人员的问题答复参数。
114.同样，上述处理装置可以预存上述客服人员对上述预设问题的回答和预存的上述预设问题对应的回答的重合度与问题答复分数的对应关系，这样，在计算得到上述重合度后，上述处理装置可以基于上述对应关系，确定上述重合度对应的问题答复分数，根据该问题答复分数，确定上述客服人员的问题答复参数，例如将上述问题答复分数作为该问题答复参数。
115.s205：根据上述客服人员的情感态度参数、上述用户的情感态度参数、上述操作流程参数和上述问题答复参数，确定上述待质检语音文件的质检结果。
116.这里，上述处理装置可以预存不同参数的权重，在上述确定情感态度参数、操作流程参数和问题答复参数后，上述处理装置可以根据预存的信息，获得上述情感态度参数对应的第一权重，上述用户的情感态度参数对应的第二权重，上述操作流程参数对应的第三权重，以及上述问题答复参数对应的第四权重，从而，计算上述情感态度参数与第一权重的第一乘积，上述用户的情感态度参数与所述第二权重的第一乘积的第二乘积，上述操作流
程参数与第三权重的第三乘积，以及上述问题答复参数与第四权重的第四乘积，根据上述第一乘积、第二乘积、第三乘积和第四乘积，确定上述待质检语音文件的质检结果。例如上述处理装置计算上述第一乘积、第二乘积、第三乘积和第四乘积的相加之和，将该相加之和与预设阈值进行比较，如果上述相加之和大于或等于上述预设阈值，则上述处理装置可以确定上述待质检语音文件的质检结果达到预设要求，否则确定上述待质检语音文件的质检结果未达到预设要求。
117.其中，上述预存的不同参数的权重可以根据实际情况设置，各个参数的权重相加之和等于1。另外，上述预设阈值也可以根据实际情况设置。
118.本技术实施例通过获取待质检语音文件，该文件包括用户和客服人员的语音对话，进而，对该语音对话进行情感分析，确定客服人员和用户的情感态度参数，并基于上述语音对话识别用户的意图，根据该意图对应的目标操作流程和客服人员的操作记录，确定客服人员的操作流程参数，还根据客服人员对预设问题的回答和预存的预设问题对应的回答，确定客服人员的问题答复参数，从而，根据上述情感态度参数、操作流程参数和问题答复参数，确定上述待质检语音文件的质检结果。即本技术实施例采用情感分析技术、意图识别技术、自然语音处理技术，对客服人员与用户对话过程中的情感态度，客服人员对系统的操作流程，回答内容的准确性进行分析，实现客服坐席的智能化质检，减少了质检员对客服人员抽检的工作量，而且本技术实施例综合考量了语音对话的多项数据指标，丰富考核指标，保障考核全面性，同时避免了考核的主观性，提升考核的准确性。
119.另外，本技术实施例在获取上述待质检语音文件之后，还考虑对上述语音对话进行语音识别，进而，根据语音识别结果，判断上述语音对话的开始语句是否包括第一预设语句，且上述语音对话的结束语句是否包括第二预设语句，根据判断结果，确定上述客服人员的规范用语参数，从而，后续根据上述规范用语参数、情感态度参数、操作流程参数和问题答复参数，确定上述待质检语音文件的质检结果。图3为本技术实施例提出的另一种语音客服质检方法的流程示意图。如图3所示，该方法包括：
120.s301：获取待质检语音文件，该待质检语音文件包括用户和客服人员的语音对话。
121.其中，步骤s301参见上述步骤s201的相关描述，此处不再赘述。
122.s302：对上述语音对话进行语音识别。
123.s303：根据语音识别结果，判断上述语音对话的开始语句是否包括第一预设语句，且上述语音对话的结束语句是否包括第二预设语句。
124.这里，上述第一预设语句和第二预设语句均可以根据实际情况确定，例如第一预设语句为“尊敬的用户，请问有什么可以帮您”，第二预设语句为“尊敬的用户，请问您是否还有其它问题”。
125.s304：根据判断结果，确定上述客服人员的规范用语参数。
126.示例性的，上述处理装置可以根据判断结果，确定上述客服人员的规范用语分数，进而，将该分数作为上述客服人员的规范用语参数。例如在判断上述语音对话的开始语句包括上述第一预设语句，且上述语音对话的结束语句包括上述第二预设语句，上述处理装置确定上述客服人员的规范用语分数为第一分数；在判断上述语音对话的开始语句包括上述第一预设语句，或上述语音对话的结束语句包括上述第二预设语句，上述处理装置确定上述客服人员的规范用语分数为第二分数；判断上述语音对话的开始语句没有包括上述第
一预设语句，且上述语音对话的结束语句没有包括上述第二预设语句，上述处理装置确定上述客服人员的规范用语分数为第三分数。
127.其中，上述第一分数大于上述第二分数，上述第二分数大于上述第三分数，上述第一分数、第二分数和第三分数的具体数值可以根据实际请款设置。
128.s305：对上述语音对话进行情感分析，确定上述客服人员的情感态度参数和上述用户的情感态度参数。
129.s306：基于上述语音对话识别上述用户的意图，并根据上述用户的意图对应的目标操作流程和上述客服人员的操作记录，确定上述客服人员的操作流程参数。
130.s307：若上述语音对话包括预设问题，则根据上述客服人员对上述预设问题的回答和预存的上述预设问题对应的回答，确定上述客服人员的问题答复参数。
131.其中，步骤s305
‑
s307参见上述步骤s202
‑
s204的相关描述，此处不再赘述。
132.s308：根据上述规范用语参数、客服人员的情感态度参数、用户的情感态度参数、操作流程参数和问题答复参数，确定上述待质检语音文件的质检结果。
133.示例性的，上述处理器装置可以获得上述客服人员的情感态度参数对应的第一权重，上述用户的情感态度参数对应的第二权重，上述操作流程参数对应的第三权重，上述问题答复参数对应的第四权重，以及上述规范用语参数对应的第五权重，进而，计算上述客服人员情感态度参数与第一权重的第一乘积，上述用户的情感态度参数与第二权重的第二乘积，上述操作流程参数与第三权重的第三乘积，上述问题答复参数与第四权重的第四乘积，以及上述规范用语参数与第五权重的第五乘积，从而，根据上述第一乘积、第二乘积、第三乘积、第四乘积和第五乘积，确定上述待质检语音文件的质检结果。
134.本技术实施例还考虑确定上述客服人员的规范用语参数，从而，根据上述规范用语参数、情感态度参数、操作流程参数和问题答复参数，确定上述待质检语音文件的质检结果，丰富考核指标，保障考核全面性，同时避免了考核的主观性，提升考核的准确性。而且，本技术实施例采用情感分析技术、意图识别技术、自然语音处理技术、语音识别技术，对客服人员与用户对话过程中的情感态度，客服人员对系统的操作流程，回答内容的准确性，以及规范用语使用进行分析，实现客服坐席的智能化质检，减少了质检员对客服人员抽检的工作量。
135.在本技术实施例中，如图4所示，上述处理装置可以首先获取话务质检团队按各种可能出现的用户意图制定出具体的系统操作流程，即建立用户意图与操作流程的对应关系，然后，在获取待质检语音文件后，对待质检语音文件的语音对话进行语音识别，根据语音识别结果，判断上述语音对话的开始语句是否包括第一预设语句，且上述语音对话的结束语句是否包括第二预设语句，并根据判断结果，确定上述客服人员的规范用语参数。进而，上述处理装置可以对上述语音对话进行情感分析，确定上述客服人员的情感态度参数和用户的情感态度参数，并基于上述语音对话识别上述用户的意图，根据上述对应关系，判断是否有与上述用户的意图对应的目标操作流程。如果判断有与上述用户的意图对应的目标操作流程，则上述处理装置获取与上述用户的意图对应的目标操作流程。如果判断没有与上述用户的意图对应的目标操作流程，则上述处理装置可以反馈信息至上述话务质检团队，由上述话务质检团队，对上述用户意图与操作流程的对应关系进行相应补充。
136.进一步地，上述处理装置根据上述用户的意图对应的目标操作流程和上述客服人
员的操作记录，确定上述客服人员的操作流程参数。如果上述语音对话包括预设问题，则上述处理装置根据上述客服人员对上述预设问题的回答和预存的上述预设问题对应的回答，确定上述客服人员的问题答复参数。最后，上述处理装置可以根据上述规范用语参数、客服人员的情感态度参数、用户的情感态度参数、操作流程参数和问题答复参数，确定上述待质检语音文件的质检结果。
137.其中，与现有技术相比，上述处理装置采用情感分析技术、意图识别技术、自然语音处理技术、语音识别技术，对客服人员与用户对话过程中的情感态度，客服人员对系统的操作流程，回答内容的准确性，规范用语使用进行分析，实现客服坐席的智能化质检，减少了质检员对客服人员抽检的工作量，而且本技术实施例综合考量了语音对话的多项数据指标，丰富考核指标，保障考核全面性，同时避免了考核的主观性，提升考核的准确性。
138.对应于上文实施例的语音客服质检方法，图5为本技术实施例提供的语音客服质检装置的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分。图5为本技术实施例提供的一种语音客服质检装置的结构示意图，该语音客服质检装置50包括：获取模块501、第一确定模块502、第二确定模块503、第三确定模块504以及第四确定模块505。这里的语音客服质检装置可以是上述处理装置本身，或者是实现上述处理装置的功能的芯片或者集成电路。这里需要说明的是，获取模块、第一确定模块、第二确定模块、第三确定模块以及第四确定模块的划分只是一种逻辑功能的划分，物理上两者可以是集成的，也可以是独立的。
139.其中，获取模块501，用语获取待质检语音文件，所述待质检语音文件包括用户和客服人员的语音对话。
140.第一确定模块502，用于对所述语音对话进行情感分析，确定所述客服人员的情感态度参数和所述用户的情感态度参数。
141.第二确定模块503，用于对基于所述语音对话识别所述用户的意图，并根据所述用户的意图对应的目标操作流程和所述客服人员的操作记录，确定所述客服人员的操作流程参数。
142.第三确定模块504，用于对若所述语音对话包括预设问题，则根据所述客服人员对所述预设问题的回答和预存的所述预设问题对应的回答，确定所述客服人员的问题答复参数。
143.第四确定模块505，用于根据所述客服人员的情感态度参数、所述用户的情感态度参数、所述操作流程参数和所述问题答复参数，确定所述待质检语音文件的质检结果。
144.在一种可能的实现方式中，所述第一确定模块502，具体用于：
145.对所述语音对话中的每句对话进行分析，获得所述每句对话的情感标签，所述情感标签包括积极标签或消极标签；
146.根据所述每句对话的情感标签，确定所述客服人员的情感态度参数和所述用户的情感态度参数。
147.在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块503，具体用于：
148.根据所述语音对话，确定所述语音对话中的每句对话，以及与所述每句对话对应的上下文；
149.根据所述每句对话，以及与所述每句对话对应的上下文，识别所述用户的意图。
150.在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块503，还用于：
151.获取预存的用户意图与操作流程的对应关系；
152.根据所述对应关系，判断是否有与所述用户的意图对应的目标操作流程；
153.若判断有与所述用户的意图对应的目标操作流程，则获取与所述用户的意图对应的目标操作流程。
154.在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块503，具体用于：
155.计算所述用户的意图对应的目标操作流程和所述客服人员的操作记录的重合度；
156.根据所述重合度，确定所述客服人员的操作流程参数。
157.在一种可能的实现方式中，所述第四确定模块505，具体用于：
158.获得所述客服人员的情感态度参数对应的第一权重，所述用户的情感态度参数对应的第二权重，所述操作流程参数对应的第三权重，以及所述问题答复参数对应的第四权重；
159.计算所述客服人员的情感态度参数与所述第一权重的第一乘积，所述用户的情感态度参数与所述第二权重的第一乘积的第二乘积，所述操作流程参数与所述第三权重的第三乘积，以及所述问题答复参数与所述第四权重的第四乘积；
160.根据所述第一乘积、所述第二乘积、所述第三乘积和所述第四乘积，确定所述待质检语音文件的质检结果。
161.本技术实施例提供的装置，可用于执行上述图2方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本技术实施例此处不再赘述。
162.图6为本技术实施例提供的另一种语音客服质检装置的结构示意图。在图5基础上，上述语音客服质检装置50还包括：第五确定模块506。
163.其中，第五确定模块506，用于在所述获取模块501获取待质检语音文件之后，对所述语音对话进行语音识别；
164.根据语音识别结果，判断所述语音对话的开始语句是否包括第一预设语句，且所述语音对话的结束语句是否包括第二预设语句；
165.根据判断结果，确定所述客服人员的规范用语参数；
166.所述第四确定模块505，具体用于：
167.根据所述规范用语参数、所述客服人员的情感态度参数、所述用户的情感态度参数、所述操作流程参数和所述问题答复参数，确定所述待质检语音文件的质检结果。
168.本技术实施例提供的装置，可用于执行上述图3方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本技术实施例此处不再赘述。
169.可选地，图7a和7b示意性地分别提供本技术所述语音客服质检设备的一种可能的基本硬件架构。
170.参见图7a和7b，语音客服质检设备包括至少一个处理器701以及通信接口703。进一步可选的，还可以包括存储器702和总线704。
171.其中，语音客服质检设备中，处理器701的数量可以是一个或多个，图7a和7b仅示意了其中一个处理器701。可选地，处理器701，可以是中央处理器(central processing unit，cpu)、图形处理器(graphics processing unit，gpu)或者数字信号处理器(digital signal processor，dsp)。如果语音客服质检设备具有多个处理器701，多个处理器701的类
型可以不同，或者可以相同。可选地，语音客服质检设备的多个处理器701还可以集成为多核处理器。
172.存储器702存储计算机指令和数据；存储器702可以存储实现本技术提供的上述语音客服质检方法所需的计算机指令和数据，例如，存储器702存储用于实现上述语音客服质检方法的步骤的指令。存储器702可以是以下存储介质的任一种或任一种组合：非易失性存储器(例如只读存储器(rom)、固态硬盘(ssd)、硬盘(hdd)、光盘)，易失性存储器。
173.通信接口703可以为所述至少一个处理器提供信息输入/输出。也可以包括以下器件的任一种或任一种组合：网络接口(例如以太网接口)、无线网卡等具有网络接入功能的器件。
174.可选的，通信接口703还可以用于语音客服质检设备与其它计算设备或者终端进行数据通信。
175.进一步可选的，图7a和7b用一条粗线表示总线704。总线704可以将处理器701与存储器702和通信接口703连接。这样，通过总线704，处理器701可以访问存储器702，还可以利用通信接口703与其它计算设备或者终端进行数据交互。
176.在本技术中，语音客服质检设备执行存储器702中的计算机指令，使得语音客服质检设备实现本技术提供的上述语音客服质检方法，或者使得语音客服质检设备部署上述的语音客服质检装置。
177.从逻辑功能划分来看，示例性的，如图7a所示，存储器702中可以包括获取模块501、第一确定模块502、第二确定模块503、第三确定模块504以及第四确定模块505。这里的包括仅仅涉及存储器中所存储的指令被执行时可以分别实现获取模块、第一确定模块、第二确定模块、第三确定模块以及第四确定模块的功能，而不限定是物理上的结构。
178.一种可能设计，如图7b所示，存储器702中包括第五确定模块506，这里的包括仅仅涉及存储器中所存储的指令被执行时可以实现第五确定模块的功能，而不限定是物理上的结构。
179.另外，上述的语音客服质检装置除了可以像上述图7a和7b通过软件实现外，也可以作为硬件模块，或者作为电路单元，通过硬件实现。
180.本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机程序产品包括计算机指令，所述计算机指令指示计算设备执行本技术提供的上述语音客服质检方法。
181.本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行本技术提供的上述语音客服质检方法。
182.本技术提供一种芯片，包括至少一个处理器和通信接口，所述通信接口为所述至少一个处理器提供信息输入和/或输出。进一步，所述芯片还可以包含至少一个存储器，所述存储器用于存储计算机指令。所述至少一个处理器用于调用并运行该计算机指令，以执行本技术提供的上述语音客服质检方法。
183.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通
信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
184.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。